本研究构建了一个大规模数据集，评估了深度学习在预测道路事故上的准确性。研究发现，图神经网络能够准确预测事故数量和发生概率。多任务学习和迁移学习结合交通量与事故预测取得了良好结果。消融研究强调了道路图结构特征的重要性。同时，还开发了一个便捷包来使用该数据集。